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Less time for high efficiency
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Microsoft AI-103日本語 Exam Syllabus Topics:
| Section | Objectives |
|---|---|
| Topic 1: Plan and Manage Azure AI Solutions | - Model selection and lifecycle management - Responsible AI principles and governance - Azure AI resource provisioning and configuration |
| Topic 2: Implement Computer Vision Solutions | - OCR and document intelligence - Image classification and object detection |
| Topic 3: Implement Natural Language Processing Solutions | - Language understanding and intent recognition - Translation and multilingual support - Text analytics and summarization |
| Topic 4: Develop Generative AI Applications and Agents | - Azure OpenAI Service integration
|
| Topic 5: Knowledge Mining and Information Retrieval | - Indexing and semantic search - RAG (Retrieval Augmented Generation) patterns - Azure AI Search configuration |
Microsoft Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103日本語版) Sample Questions:
1. マルチモーダルエージェントは、ユーザーがアップロードした画像を処理します。攻撃者は、エージェントがそれを読み取って実行することを期待して、画像内に隠しテキスト指示を埋め込みます。Azure AI Content Safety のどの機能が、このような攻撃を検出するように設計されていますか？
A) プロンプトシールドは、文書および間接的なプロンプト挿入を検出します。
B) エージェントのファイル検索ツールを無効にする
C) アナライザーの画像解像度しきい値を上げる
D) 暴力カテゴリのコンテンツフィルタが「高」に設定されています
2. ホットスポットに関する質問
Microsoft Foundry Agent Service を使用してカスタマーサポートエージェントを作成するための計画を提案する必要があります。エージェントは以下の要件を満たす必要があります。
・複数の会話間でユーザーの設定を保持する。
- ユーザーが直接アップロードすることで、文脈的な根拠を提供できるようにする
チャット中にドキュメントを閲覧する。
それぞれの要件に対して、どのFoundry機能を推奨すべきでしょうか？回答するには、回答欄で適切なオプションを選択してください。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
3. エージェントを含む Microsoft Foundry プロジェクトがあります。このエージェントは、Foundry Tools の Azure Speech を使用します。
en-usロケール向けにベースラインの音声認識モデルを微調整し、そのモデルを公開します。
エージェントは音声認識REST APIを呼び出し、プロジェクトIDが無効であることを示すエラーメッセージを返します。
プロジェクトプロパティを正しいIDに設定する必要があります。
プロジェクトプロパティはどのような値に設定すべきですか？
A) カスタム音声プロジェクトID
B) プロジェクトのURL
C) プロジェクトID
D) カスタム音声エンドポイントURL
4. ドラッグアンドドロップ問題
デプロイ済みのチケットトリアージエージェントを含むMicrosoft Foundryプロジェクトがあります。
エージェントがツールを必要とする場合でも、ツールを呼び出さずに応答することがあるということに気づくでしょう。
エージェントが実行中にツールを呼び出すようにする必要があります。
Pythonコードを完成させるにはどうすればよいでしょうか？適切な値を正しいターゲットにドラッグして答えてください。各値は1回、複数回、または全く使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注：正解ごとに1ポイントが加算されます。
5. スキャンされたPDF形式の請求書を処理するアプリケーションがあります。請求書のレイアウトは様々で、複数ページにわたる表が含まれています。
光学文字認識(OCR)を使用して合計金額と請求書番号を抽出するパイプラインがあります。しかし、文書構造が無視されるため、結果が不正確になることがよくあります。
OCR、レイアウト分析、およびテンプレート一般化フィールド抽出機能を提供するソリューションを実装する必要があります。このソリューションは、カスタムモデルのトレーニングを必要としないものでなければなりません。また、管理作業を最小限に抑える必要があります。
解決策には何を含めるべきでしょうか？
A) Foundry ToolsにおけるAzureコンテンツの理解
B) Azure Machine Learning モデル
C) Foundry ToolsにおけるAzure言語
Solutions:
| Question # 1 Answer: A | Question # 2 Answer: Only visible for members | Question # 3 Answer: B | Question # 4 Answer: Only visible for members | Question # 5 Answer: A |
